网络入侵检测数据集NetworkIntrusionDetectionDataSet-kiaraki
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，异常检测，数据挖掘，防御系统，网络攻击
数据概述： 该数据集包含来自多个网络环境的数据，记录了网络流量和入侵行为的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的网络环境，包括企业，数据中心和公共网络。
数据维度：数据集包括网络流量特征，协议类型，数据包大小，连接持续时间，源和目标IP地址等变量。还包括标签信息，用于区分正常流量和入侵行为。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个网络入侵检测系统的公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统的开发和应用，特别是在机器学习模型训练和异常检测技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全研究，入侵检测算法开发等学术研究，如网络攻击模式分析，入侵检测系统的性能评估等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统的开发，网络防御策略的制定和优化方面。
决策支持：支持网络安全事件的监测和响应，帮助相关机构制定更好的防御策略和应急响应计划。
教育和培训：作为网络安全和信息安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击的检测与防御技术。
此数据集特别适合用于探索网络入侵检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的入侵行为检测，提升网络安全防御能力，保护网络环境的安全与稳定。
